禁止社交媒体讨论“评审中”论文，CVPR新政引热议！LeCun痛斥：这是在限制科学进步

禁止社交媒体讨论“评审中”论文，CVPR新政引热议！LeCun痛斥：这是在限制科学进步

整理 | 琰琰、青暮

昨天，Yann LeCun突然在推特上发文痛斥CVPR政策，说它“简直荒唐至极！”

限制科学信息交流会阻碍进步并违反道德规范，这个新的 CVPR 政策简直是疯了。

限制科学信息交流会阻碍进步并违反道德规范，这个新的 CVPR 政策简直是疯了。

到底怎么回事？

原来CVPR刚刚出台了一项最新政策，明确禁止论文在评审期间，作者以任何形式在社交媒体上进行讨论或自我宣传。

PAMITC委员会认为，此项政策有助于双盲评审和保持公信力。

公告中说，现在社交媒体基本代替传统新闻稿成了科学成果传播的主要方式，但相关政策还没有及时更新和调整。评审期间，拥有大量追随者的作者通过社交媒体进行推广，可能对论文评审者产生误导，并且这对未拥有粉丝资源的作者来说，也是不公平的。

不过，这并不影响作者将论文发表在arXiv，arXiv论文是“预发表”，而不是“已发表”。在arXiv上发表论文供专家们进行早期分析，与通过社交媒体向大众公开推广截然不同。

以下是这项政策的公告原文：

政策：评审期间社交媒体禁止讨论

背景：

当前的PAMITC政策禁止作者发布新闻稿或与媒体谈论IEEE/CVF会议上正在评审的论文，这有助于双盲评审，并有助于保持公众对同行评审过程的信任。

越来越多地科学成果通过社交媒体进行传播，社交媒体运动已经基本取代了传统的新闻稿。而现有相关政策对这些媒体发布并没有明确的要求和规定。目前只要作者没有说论文正在IEEE/CVF会议上评审，就可以解释一切行为，这一点显然违反了新闻禁令的基本原则。

这样做存在什么问题呢？拥有大量追随者和资源的群体通过在社交媒体上的推广，使其论文在评审期间获得了极大的关注。而评审者在查看论文时，这些关注可能会使他们的判断产生偏差——如果社交媒体上真有那么多人关注，难道不是好事吗？然而，这对于追随者较少或不参加此类推广的群体来说是非常不利的，它使同行评审过程产生偏差，降低公众对其公平性的信任。

同行评议是确保科学公平公正的关键一环，这个过程可以帮助作者在发布作品之前发现可能出现的错误，减少了被撤回的可能，同时增加公众对科学过程的信任。科学在资金和独立性方面都依赖于这种信任，任何破坏这种信任的行为都可能对长期的基础研究产生负面影响。

常见问题：

1、评审中的论文是否可以发布在arXiv？

arXiv有助于信息的迅速传播，arXiv论文不代表“已发表”，而是“预发表”。这种公开的预发布过程提供了一种社区评审的形式，有助于发现问题（很像正式的同行评审），而且arXiv论文也经常被纠正和修改。该网站的建立是为了支持这一科学的修订过程。在arXiv上发表一篇论文供专家进行早期分析，与在社交媒体向广大受众公开推广是截然不同的。

2、arXiv在推特上发布新论文，属于违规行为吗？

不属于。这是一个自发的过程，而不是作者为了推广论文。arXiv推特的关注者一般是该领域的专家，而不是普通的公众。如果论文是完整的，并且是以预发表的形式，那么可以认为它与社交媒体上发布宣传视频是完全不同的。

3、是否会减缓科学进步？

不会的，该领域的科学进步取决于专家，而不是公众。arXiv的豁免权意味着研究团体仍然可以提前获得研究成果，并且可以将其以非同行评审的形式进行评估。

政策真的合理吗？

这项政策发布后，一位来自布拉格捷克技术大学的博士生Dmytro Mishkin和美国农业部-ARS-AFRS研究工程师Amy Tabb共同发表了一篇长文评论。

他们认为，这项政策并不能真正解决同行评审中存在的偏见问题，而且科学家向公众公开谈论自己的工作，无论是通过arXiv，还是其他任何媒介都是同样重要的。

文章地址：https://amytabb.com/ts/2021-06-16-cvpr-motion-position/

原文：我们反对这项政策。该政策旨在解决同行评审中的偏见问题，但实际上它并不能奏效。另外，由于目前的政策在内容上没有明确的界定和说明，这将导致现有政策出现很多疑问和漏洞。

• 极端偏执和推卸责任的人不会尊重规则。有关串通共谋的问题——一组作者让另一组作者代表他们发表文章，这种行为在评审委员会中已经有所察觉和担忧，但将这些担忧转移到另一个领域是没有用的。
• 这项政策会引发一种寒蝉效应，类似于此前ACL禁止投稿论文在arXiv上公开的做法。关于“为什么arXiv很重要”我们已经写了大量文章，我们认为，向其他科学家和公众公开谈论自己的工作，无论通过哪种媒介都是同样重要的。
• 那些不遵守规则、喜欢钻空子的人通过媒体推广他们的工作会得到更多的好处。例如，匿名的社交媒体账户可以用来规避相关政策。Reddit上的机器学习社区经常被批评为“有毒”社区，其中一个原因也是其匿名性。难道我们也想把它放到推特上吗？

我们认为，这项政策可能主要是为了限制大型实验室或有大量粉丝的人，但最终受到负面影响的可能是小型实验室——这就像arXiv禁令一样。我们相信，科学界和社会界不会从任何形式的限制讨论中获益，希望相关联盟和委员会成员能够投票反对这项政策。

与此同时，不少专家也在推特上发声表示反对。

其中，马里兰大学的一位副教授Tom Goldstein发文表示：我承认CVPR社交媒体禁令存在一些问题，我赞同Amy Tabb写的这篇博文。但我要补充一个问题：研究界的目标应该是推动科学向前发展，而不仅仅是决定谁的论文进入哪个会议。

一位图慕臣视觉计算与人工智能教授、AIO联合创始人Matthias Niessner表示：社交媒体对于公开分享研究成果很重要，对于初级研究人员来说，这是为数不多的让自己出名的方法之一。因此，在当前大多数会议是虚拟形式的情况下，禁止社交媒体传播并不是一个好方法——我认为CVPR政策存在明显的错误，应该重新考虑。

Mark Saroufilm直接讽刺道，CVPR这项社交媒体禁令是在说，“所有的研究人员都应该限定在一个小国内合作，在那里做他们所有的研究。在做出最终的接受/拒绝决定时，所有高级主席都可以穿着长袍，匿名投票，并用白烟宣布获胜者。”

当然，也有部分学者表示赞同，如Dima Damen表示，评审期间禁止在社交媒体上推销论文是合理的。作为一个正在讨论阶段且虚拟的在线会议来说，通过社交媒体进行自我宣传所带来的影响力是不可否认的。

网友们怎么看？

网友@xEdwin23x表示：

如果我把论文发表在arXiv上，其他人来分享我的论文，然后引发讨论呢？这种情况下，我自己（或我团队里的任何人）并没有进行任何分享。这会违反规定吗？我其实还可以让我朋友（非团队内学者）来做宣传，这种情况又怎么样？里面有太多的漏洞......

如果我把论文发表在arXiv上，其他人来分享我的论文，然后引发讨论呢？这种情况下，我自己（或我团队里的任何人）并没有进行任何分享。这会违反规定吗？我其实还可以让我朋友（非团队内学者）来做宣传，这种情况又怎么样？里面有太多的漏洞......

网友@aepr88回应：

没错，这似乎并不违反规则，如果有人想利用漏洞的话。但我猜CVPR只是厌倦了人们在提交论文评审的那一刻，就开始为他们的论文做广告。

没错，这似乎并不违反规则，如果有人想利用漏洞的话。但我猜CVPR只是厌倦了人们在提交论文评审的那一刻，就开始为他们的论文做广告。

网友@mihalis表示：

为什么不制定另一条规则，即只有在论文被CVPR接收后，才能将其发表在arXiv上，这样它才能在接收日期和会议举办日期之间得到公开？

为什么不制定另一条规则，即只有在论文被CVPR接收后，才能将其发表在arXiv上，这样它才能在接收日期和会议举办日期之间得到公开？

网友@elcomet回应：

这会减缓思想的传播。其他人在读到你的论文之前都要等待4个月。

这会减缓思想的传播。其他人在读到你的论文之前都要等待4个月。

网友@mihalis：

当然，每种方法都有利弊，这取决于什么是社区的优先事项。

当然，每种方法都有利弊，这取决于什么是社区的优先事项。

网友@elcomet的回答是：

进步是更重要的优先事项。如果论文发表过程阻碍了社区的快速发展，就需要取消，重新设计。

进步是更重要的优先事项。如果论文发表过程阻碍了社区的快速发展，就需要取消，重新设计。

网友@Imnimo表示，“我承认违反双盲评审是必须要解决的问题，但我真的不明白这项政策如何能解决这个问题。”他说：

首先，即使作者自己不宣传，许多论文也会通过社交媒体获得关注，尤其是那些来自知名实验室和作者的论文，关注度会额外的高。因为第三方会报道他们认可的作者的论文。

第二，这项政策说，“把arXiv的论文交给专家进行早期分析，与在社交媒体上向众公开宣传截然不同。”——但我们关心的是评审人，是专家，而不是公众！

首先，即使作者自己不宣传，许多论文也会通过社交媒体获得关注，尤其是那些来自知名实验室和作者的论文，关注度会额外的高。因为第三方会报道他们认可的作者的论文。

第二，这项政策说，“把arXiv的论文交给专家进行早期分析，与在社交媒体上向众公开宣传截然不同。”——但我们关心的是评审人，是专家，而不是公众！

“在我看来，这项政策的意图是好的，但它实际可能不太会发挥什么作用。不过，这个问题确实很难解决，我也不知道有哪些更好的方法。”

针对此事，CS协会成员、RyersonU教授、CVPR 2021领域主席Kosta Derpanis在推特上发起了一项投票：ICCV/CVPR/ECCV 是应该：保持双盲评审？还是转向单盲评审？

目前已有近500人参与，你对此怎么看？

相关参考：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/o9euga/d_cvpr_officially_bans_social_media_discussion/

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